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Diffusion 기반 생성모델의 Encoder 함수의 학습 기술 개발

  • summary.ai는 KAIST와 협력하여, Diffusion기반 생성모델의 Encoder학습 방법론을 개발하였다. 지금까지 Diffusion모델은 Noise생성을 활용하여 Deterministic Encoder만을 활용할 수 있었지만, 이를 Flow 모델과 함께 조합하여 Closed-Form으로 정의될 수 있는 학습 가능한 Encoder를 개발하였다. 제시된 연구를 활용하여, 더욱 높은 정밀도의 이미지 생성이 가능해졌다. 제시된 연구는 기계학습 분야의 최정상 학회인 NeurIPS 2022에서 발표될 예정이다.



  • Dongjun Kim, Byeonghu Na, Se Jung Kwon, Dongsoo Lee, Wanmo Kang, Il-Chul Moon, Maximum Likelihood Training of Implicit Nonlinear Diffusion Model, Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, USA, Nov 28-Dec 9, 2022

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